USO DE SENSORIAMENTO REMOTO ORBITAL NO MAPEAMENTO DA VARIABILIDADE ESPACIAL DE MILHETO
O uso de imagens de satélites para
monitoramento do comportamento espacial da
vegetação é uma ferramenta essencial para
o planejamento dos processos produtivos,
pois permite um diagnóstico das condições de
campo e aponta a necessidade de intervenção
em zonas específicas. No entanto, a aplicação
dessas imagens em escala de propriedade rural é restrita devido à exigência de alta
resolução espacial. Nesse contexto, o presente trabalho teve por objetivo mapear a
variabilidade espacial em área de pivô central com o uso de imagens do satélite sentinel
2B e utilizar técnicas geoestatísticas para obter índices de vegetação em resolução
espacial de 1 m. Inicialmente as imagens foram submetidas à pré-processamento
para correção atmosférica para, em seguida, ser obtidos o Índice de Vegetação da
Diferença Normalizada - NDVI, o Índice de Vegetação Ajustado ao Solo - SAVI e o
Índice de Área Foliar - IAF. Posteriormente, os valores dos índices de vegetação -
IV, representados pelos pixels com resolução espacial de 10 m, foram extraídos e
transformados em pontos. Para o mapeamento dos índices em resolução espacial
de 1 m os dados foram submetidos à estatística descritiva e krigagem ordinária. Os
resultados apontam que todos os IV foram eficientes na delimitação da variabilidade
espacial, constituindo, portanto, uma ferramenta importante para auxiliar em práticas
de agricultura de precisão e que a geoestatística mostrou-se viável para obtenção de
índices com alta resolução espacial.
USO DE SENSORIAMENTO REMOTO ORBITAL NO MAPEAMENTO DA VARIABILIDADE ESPACIAL DE MILHETO
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DOI: 10.22533/at.ed.80519071016
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Palavras-chave: Agricultura de precisão, Índices de vegetação, Geoestatística.
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Keywords: Precision agriculture, Vegetation index, Geostatistics.
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Abstract:
The use of satellite images for monitoring the spatial behavior of
vegetation is an essential tool for the planning of productive processes, since it allows
a diagnosis of the field conditions and points out the need for intervention in specific
areas. However, the application of these images in rural property scale is restricted
because of to the requirement for high spatial resolution. In this context, the present
work had the objective of mapping the spatial variability in central pivot area with the use
of satellite sentinel 2B images and using geostatistical techniques to obtain vegetation
indexes in spatial resolution of 1 m. Initially, the images were submitted to preprocessing
for atmospheric correction to obtain the Normalized Difference Vegetation
Index (NDVI), the Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) and the Leaf Area Index - LAI.
After, the values of the vegetation indexes - VI, represented by the pixels with spatial
resolution of 10 m, were extracted and transformed into points. For the mapping of
indexes in spatial resolution of 1 m the data were submitted to descriptive statistics and
ordinary kriging. The results indicate that all VI were sensitive in the spatial variability
delimitation, constituting an important tool to assist in precision agriculture practices
and that geostatistics was viable to obtain indices with high spatial resolution.
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Número de páginas: 15
- Neyton de Oliveira Miranda
- Jonatan Levi Ferreira de Medeiros
- Suedêmio de Lima Silva
- Paulo César Moura da Silva
- Erllan Tavares Costa Leitão
- Ana Beatriz Alves de Araújo
- Priscila Pascali da Costa Bandeira
- Poliana Maria da Costa Bandeira
- Gleydson de Freitas Silva
- Isaac Alves da Silva Freitas
- Thaís Cristina de Souza Lopes
- Antônio Aldísio Carlos Júnior
